студент
Красноярский край, Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 614.8 Несчастные случаи, их опасность, профилактика и борьба с ними
В статье представлен прототип программного обеспечения для мониторинга лесных пожаров, предназначенный для моделирования маршрутов патрулирования беспилотных авиационных систем (далее – БАС). В основу работы положены данные геоинформационного анализа и дистанционного зондирования, используемые для выделения участков повышенного пожарного риска. Программный модуль позволяет рассчитывать параметры маршрутов, оценивать площадь покрытия, продолжительность миссии и потребность в вылетах. Апробация показала применимость разработанного подхода для обоснования мониторинга лесопожарной обстановки.
лесные пожары, мониторинг лесопожарной обстановки, беспилотные авиационные системы, геоинформационные технологии, дистанционное зондирование Земли, пожарный риск
В условиях возрастающей антропогенной нагрузки и изменений природной среды особую актуальность приобретает исследование мониторинга лесных пожаров. Подобные явления представляют угрозу для природных комплексов, объектов инфраструктуры и населения, что требует своевременной оценки возможных последствий и разработки эффективных подходов к их прогнозированию [1-2].
Одним из наиболее результативных инструментов решения подобных задач являются методы геоинформационных систем [3-4]. Применение геоинформационных технологий позволяет обрабатывать пространственные данные, анализировать рельеф местности, моделировать зоны для различных задач, а также создавать ортофотопланы и трёхмерные модели территории для более детального изучения исследуемых участков [5].
Геоинформационные системы представляют собой удобный и эффективный инструмент для работы с пространственными данными, поскольку позволяют выполнять их сбор, хранение, обработку и анализ с учётом территориальной привязки. Существенным преимуществом ГИС является возможность исследования объектов и явлений в пределах конкретной местности с сохранением их пространственного положения, конфигурации и размеров. Это делает геоинформационные системы особенно востребованными при решении задач, связанных с анализом территорий, оценкой природных процессов и моделированием изменений окружающей среды.
В рамках настоящей работы был разработан и реализован прототип геоинформационной системы, предназначенный для сбора, обработки и анализа пространственных данных с целью построения миссий, для мониторинга лесных пожаров. Разрабатываемый прототип ориентирован на комплексное использование данных дистанционного зондирования и инструментов геоинформационного анализа, что позволяет получить наглядное и информативное представление об исследуемой территории.
В качестве средства получения исходных пространственных данных был выбран беспилотный авиационный комплекс на базе DJI Mavic 2 Zoom. Выбор данного БАС обусловлен его пригодностью для выполнения аэрофотосъёмки локальных территорий, получения детализированных изображений земной поверхности и береговой линии, а также возможностью дальнейшего использования полученных материалов для фотограмметрической обработки [6]. Применение беспилотной платформы позволяет оперативно получать актуальные данные о состоянии местности, что особенно важно при исследовании участков, подверженных возникновению пожара. Характеристики DJI Mavic 2 Zoom представлены в табл. 1.
Табл. 1. Основные характеристики и значение для мониторинга DJI Mavic 2 Zoom
|
Параметр |
Значение |
Значение для задач мониторинга |
|
Тип БАС |
мультироторный |
обеспечивает высокую маневренность и возможность зависания |
|
Взлетная масса |
905 г |
обеспечивает мобильность и быстрое развертывание |
|
Максимальная скорость |
72 км/ч |
позволяет быстро выходить в район наблюдения |
|
Максимальное время полета |
31 мин |
достаточно для локального обследования приоритетных участков |
|
Максимальное время зависания |
29 мин |
важно для детального осмотра зоны, предполагаемой в возгорании |
|
Максимальная дальность полета |
18 км |
в модели учитывается с запасом на возврат и маневры |
|
Система передачи видео |
OcuSync 2.0 |
обеспечивает устойчивую передачу видеосигнала |
|
Камера |
1/2,3" CMOS, 12 Мп |
достаточна для визуального мониторинга |
|
Эквивалентное фокусное расстояние |
24–48 мм |
позволяет переходить от общего обзора к детальному наблюдению |
|
Оптическое приближение |
2× |
ключевое преимущество для дистанционного уточнения признаков пожара |
|
Разрешение видео |
до 4K 3840×2160 |
позволяет получать детализированные материалы |
|
Обнаружение препятствий |
всенаправленное |
повышает безопасность полета в лесной среде |
|
Окончание табл. 1 |
Работа прототипа начинается с загрузки исходных пространственных данных с помощью Streamlit [7] и OpenStreetMap [8]. На первом этапе в программу загружаются границы исследуемой территории, которые задают общую область анализа. После этого пользователь определяет начальную точку маршрута, соответствующую месту старта беспилотной авиационной системы. Далее в пределах общей территории выделяется полигон обследуемого участка, для которого в дальнейшем выполняется построение маршрутов. Блок-схема работы прототипа представлена на рис. 1, на рис. 2 представлен пример интерфейса построения маршрута.
Рис. 1. Блок-схема работы прототипа
Рис. 2. Построение маршрута БАС
После задания исходных параметров прототип реализует два сценария обследования территории. Сценарий А предполагает равномерное покрытие всего выбранного полигона обследования. В данном случае маршрут формируется таким образом, чтобы обеспечить последовательный обход всей заданной площади. Такой подход позволяет получить сплошное покрытие территории и использовать его при необходимости полного обследования участка.
Сценарий В ориентирован на выборочное обследование территории. В этом случае маршрут строится с учетом только приоритетных частей полигона, представляющих наибольший интерес в рамках поставленной задачи. Такой подход позволяет сократить длину маршрута и снизить суммарное время обследования, если конфигурация участка и характер размещения целевых зон делают это целесообразным.
Разработанный прототип обеспечивает возможность сравнения двух сценариев по основным расчетным показателям. В результате работы программы определяются параметры маршрутов, их протяженность, продолжительность обследования, площадь покрытия и иные характеристики, необходимые для оценки эффективности выбранного варианта. Это позволяет использовать программный модуль как инструмент предварительного анализа и выбора наиболее рациональной схемы обследования территории. На рис. 3 представлен пример отчета прототипа.
Рис. 3. Пример отчета прототипа
В качестве апробации разработанного прототипа было выбрано Ангарское лесничество Иркутской области, характеризующееся высокой лесопожарной опасностью и значительной антропогенной нагрузкой [9-11]. Выбор данной территории обусловлен тем, что для нее ранее были выделены участки повышенного риска, что позволило использовать их в качестве основы для моделирования маршрутов обследования. В пределах лесничества был задан тестовый участок, для которого выполнено сравнение двух сценариев патрулирования, формируемых разработанным программным модулем.
Результаты апробации показали, что для рассматриваемого участка более эффективным оказался сценарий А, предусматривающий равномерное обследование всей выбранной зоны. По сравнению со сценарием В данный вариант характеризовался меньшей длиной маршрута, меньшим суммарным временем миссии и меньшим количеством необходимых вылетов при сохранении практически полного покрытия обследуемой территории и приоритетных зон. Основные количественные результаты апробации приведены в таблице 2.
Табл. 2 Основные результаты миссии
|
Показатель |
Сценарий А |
Сценарий В |
|
Длина маршрута, км |
97,670 |
165,702 |
|
Суммарное время миссии, мин |
90,16 |
152,96 |
|
Максимальное время одного вылета, мин |
23,96 |
24,63 |
|
Площадь покрытия, га |
714,01 |
657,73 |
|
Покрытие выбранной зоны, % |
99,96 |
92,09 |
|
Покрытие приоритетных зон, % |
99,95 |
99,46 |
|
Необходимое число вылетов |
5 |
7 |
|
Требуемое число батарейных циклов |
5 |
7 |
|
Необходимое число запасных батарей |
4 |
6 |
|
Маршрут достижим за 1 вылет |
нет |
нет |
|
Миссия выполнима серией вылетов |
да |
да |
|
Окончание табл. 2 |
Полученные результаты свидетельствуют о том, что эффективность того или иного сценария зависит от пространственной конфигурации обследуемого участка и распределения приоритетных зон внутри него. В рассматриваемом случае значительная доля опасных участков была сосредоточена в пределах компактной территории, вследствие чего сплошной маршрут оказался более рациональным, чем выборочное обследование отдельных фрагментов.
Апробация разработанного прототипа на территории Ангарского лесничества Иркутской области подтвердила его работоспособность и практическую применимость. Прототип программного модуля позволяет формировать и сопоставлять различные сценарии обследования территории, оценивать их основные параметры и выбирать наиболее целесообразный вариант маршрута. Полученные результаты показывают, что разработанный прототип может использоваться как инструмент предварительного обоснования мониторинговых мероприятий. Дальнейшей работай автора будет являться совершенствование прототипа до готового продукта, который может поспособствовать улучшению лесопожарной обстановки на территории Российской Федерации.
1. Брушлинский Николай Николаевич, Соколов Сергей Викторович, Григорьева Маргарита Петровна Сравнительный анализ обстановки с пожарами в странах мира // Пожары и ЧС. 2022. №4.
2. Брушлинский Н. Н., Клепко Е. А., Попков С. Ю., Соколов С. В. Анализ обстановки с пожарами в городах и сельской местности субъектов Российской Федерации // Пожары и ЧС. 2009. №1.
3. Шамсудинов, Г. Ю. Использование геоинформационных технологий при оформлении топографической карты по предупреждению и ликвидации ЧС техногенного характера города Ангарск / Г. Ю. Шамсудинов, Л. Н. Стеблянский // Актуальные вопросы проектирования, разработки и применения информационных систем в области защиты от чрезвычайных ситуаций : Материалы Международной научно-практической конференции, Химки, 23 апреля 2025 года. – Химки: Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Академия гражданской защиты Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий имени генерал-лейтенанта Д.И. Михайлика", ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025. – С. 65-68. – EDN PFZGTZ.
4. Метод сетевого анализа для оценки параметров реагирования подразделений пожарной охраны / Г. Ю. Шамсудинов, В. В. Морозов, О. С. Малютин [и др.] // Молодые ученые в решении актуальных проблем безопасности : Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции, Железногорск, 23 мая 2025 года. – Железногорск: Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2025. – С. 81-85. – EDN QPTZCS.
5. Chou Y. H. Management of wildfires with a geographical information system //International Journal of Geographical Information Systems. – 1992. – Т. 6. – №. 2. – С. 123-140.
6. Arefyev R. O., Skrypnik O. N., Arefyeva N. G. The method of experimental evaluation of accuracy of the DJI MAVIC 2 ZOOM navigation system //Crede Experto: transport, society, education, language. – 2024. – №. 4. – С. 127-139.
7. Akkem Y., Kumar B. S., Varanasi A. Streamlit application for advanced ensemble learning methods in crop recommendation systems–a review and implementation //Indian J. Sci. Technol. – 2023. – Т. 16. – №. 48. – С. 4688-4702.
8. Mooney P., Minghini M. A review of OpenStreetMap data //Mapping and the citizen sensor. – 2017.
9. Гармышев, В. В. Мониторинг лесных пожаров на территории Иркутской области на основе ретроспективного анализа / В. В. Гармышев, Т. В. Ващалова // Вестник ИрГСХА. – 2019. – № 93. – С. 45-54. – EDN XYCAYJ.
10. Балдаева, Е. В. Мониторинг и сравнительная оценка динамики лесных пожаров на территории Иркутской области и Красноярского края / Е. В. Балдаева, Л. И. Белых // Техносферная безопасность в XXI веке : Материалы XIV Всероссийской научно-практической конференции магистрантов, аспирантов и молодых ученых, Иркутск, 20–22 ноября 2024 года. – Иркутск: Иркутский национальный исследовательский технический университет, 2024. – С. 89-95. – EDN ZKLLCY.
11. Назарова, Н. А. Ретроспективная аналитическая оценка последствий лесных пожаров на территории Иркутской области / Н. А. Назарова, С. С. Тимофеева // Безопасность-2018, Иркутск, 24–27 апреля 2018 года. – Иркутск: Иркутский национальный исследовательский технический университет, 2018. – С. 238-239. – EDN YWRQQA.
